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Di, 07.03.2023 06:00
pte20230307001 Auto/Verkehr, Technologie/Digitalisierung
KI erkennt Autoschäden per Akustik-Scan
Erprobtes System zur Geräuschanalyse von V2M zeigt gefährliche Macken und schlägt Alarm
Dover (pte001/07.03.2023/06:00) - Entwickler des Unternehmens V2M ( https://v2minc.com ) analysieren die Geräusche der Bremse oder anderer Bauteile im Auto und lokalisieren somit genauer Defekte, als es herkömmliche Onboard-Sensoren jemals könnten. Das System, "Vehicle-to-Maintenance" besteht aus zwei Mikrofonen, die vorn und hinten unter dem Fahrzeug angebracht sind, und einer Auswerteeinheit in der Mitte. "Sound" exakt deuten Die akustischen Sensoren zeichnen kontinuierlich alle Geräusche auf, die das Fahrzeug verursacht. Diese werden digitalisiert und an die Auswerteeinheit geleitet. Eine Künstliche Intelligenz ordnet die Geräusche dann bestimmten Schäden zu und schlägt Alarm. Werden Probleme erkannt, wird der Besitzer des Fahrzeugs und/oder sein Mechaniker über eine App und ein über das Internet zugängliches Dashboard benachrichtigt. Warnungen könnten laut dem Hersteller auch an Fahrzeughersteller, Flottenbetreiber und an das vorhandene Onboard-Diagnosesystem des Fahrzeugs gesendet werden, das in bestimmten Fällen reagieren kann, etwa durch Drosselung der Geschwindigkeit, wenn ein sich ankündigender Schaden bei höherem Tempo potenzielle Gefahren mit sich bringt. Erster Versuch im Tesla V2M ist sowohl für den Einsatz in Verbrennungs- als auch in Elektrofahrzeugen vorgesehen. Der aktuelle Prototyp wurde in einer Tesla-Limousine getestet. Bis Juni soll eine marktreife Version verfügbar sein. Das Unternehmen führt eigenen Angaben nach bereits Gespräche mit Ferrari ( https://www.ferrari.com ), der das System als Serienausstattung in seine Fahrzeuge aufnehmen will. Schon vor Jahrzehnten hat die Gesellschaft für Reaktorsicherheit Geräusche genutzt, um Schäden in Anlageteilen von Kernkraftwerken zu diagnostizieren, die nicht so leicht zugänglich sind. Später testete die Deutsche Bahn das System, um frühzeitig Schäden an Fahrgestellen zu erkennen, die zu schweren Unfällen führen können.
(Ende)
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